Краткое содержание анализа
За последние два дня появились два контрастных факта: Nvidia совместно с шестью крупными финансовыми компаниями создала инфраструктурную платформу для развития искусственного интеллекта на сумму 500 миллиардов долларов (это как «строительство заводов» для машин), в то время как Международная организация труда сообщает, что уровень безработицы среди молодых людей в возрасте от 15 до 24 лет достиг 67 миллионов человек. Автор статьи подчеркивает, что проблема не в том, что ИИ напрямую забирает рабочие места у молодых (на долю ИИ приходится всего 6,1% случаев безработицы), а в том, что общество создало для машин полноценную финансовую систему поддержки (кредиты, залоги, ценные бумаги и т. д.), но не предоставило молодым аналогичных возможностей для развития — особенно в плане права на ошибки. Из-за этого молодые люди не могут сделать даже первый шаг на рабочем месте.
Почему капитал предпочитает машины?
Не потому, что капиталисты безжалостны, а потому что это инстинкт капитала: он стремится к тому, что может приносить доход и быть эффективно использовано. Например, сервер с GPU начинает работать сразу после подключения к электричеству и приносит доход; банки готовы предоставлять кредиты (поскольку есть залог), инвесторы готовы инвестировать (потому что можно оценить возможную прибыль). А вот 22-летний человек нуждается в времени для обучения: он должен работать над реальными проектами, совершать ошибки и получать помощь от опытных коллег. Эти аспекты сложно оценить количественно; как можно узнать, станет ли он компетентным через два года? Если обучение не увенчается успехом, его можно продать. В результате риски машин распределяются по всей финансовой системе (финансовые платформы, страховка), а риски молодых людей ложатся на них самих (они не могут найти вход в рабочий процесс или не могут перенести ошибки).
Ключевой фактор безработицы среди молодежи: отсутствие возможности для ошибок
Данные Международной организации труда показывают, что проблема касается тех, кто еще не начал свою карьеру, а не уже работающих людей. Многие советуют молодым улучшать навыки, но на практике курсы не дают возможности поработать над реальными проектами, клиенты не предоставляют первых задач для выполнения, компании не ищут начинающих сотрудников. Молодым не хватает не просто учебы, а возможности получить первый шанс на работу. Раньше начальные должности служили местом для обучения: компании терпели недостатки новичков, и они совершенствовались по ходу работы. Но теперь ИИ забрал на себя такие базовые задачи (ввод данных, простое рисование), и молодым больше нет возможностей для развития.
Очевидный дисбаланс: машины получают всё необходимое для роста, а люди должны полагаться только на себя
Что делать компаниям, которые не могут позволить себе купить GPU? У них есть кредиты, залоги, возможность продажи активов инвесторам, поддержка крупных игроков и финансирование на сумму 500 миллиардов долларов. Развитие ИИ — это результат коллективных усилий общества (чипы, данные центры, финансовые платформы). А молодым? У них нет опыта работы, кто готов потратить два года на их обучение? Нет специальных инструментов для финансирования (например, кредитов для учеников), нет залоговых активов, нет страховки от неудачи в обучении, нет гарантий от крупных компаний. Развитие человека зависит от семьи, школы и удачи — это проявление равнодушия общества.
Проблема ошибок: возможность их совершения может стать привилегией для некоторых
Если отсутствие возможности для ошибок сохранится, появится новый разрыв между людьми: не только в уровне знаний, но и в доступе к ресурсам. Дети из богатых семей могут учиться за границей, проводить год в перерыве для обучения, получать первые рабочие опыты благодаря связям; дети из обычных семей не только не могут получить начальную зарплату, но и не имеют возможности учиться или исправлять ошибки. Социальная мобильность становится всё менее доступной — у людей просто нет шанса начать свой путь.
Как изменить ситуацию?
Нельзя рассчитывать на благоразумие крупных компаний или государственные меры. Существуют некоторые практические подходы:
- Оплачиваемое обучение: компании предоставляют зарплату новичкам, позволяя им работать над реальными проектами;
- Изучение на основе реальных задач: университеты включают потребности предприятий в учебные программы;
- Малые команды с помощью ИИ: новички выполняют простые задачи под руководством опытных специалистов;
- Проекты для новичков в открытых сообществах: они могут участвовать в небольших проектах с минимальными последствиями ошибок.
В центре этих подходов не противостояние с высокой эффективностью, а поиск способов обеспечить молодым возможности для постепенного развития, позволяя обществу взять на себя часть рисков, связанных с ошибками.
В заключение автор задает болезненный вопрос: если 500 миллиардов долларов идут на развитие ИИ, то кто покроет расходы на обучение молодых людей на пути от неопытности к самостоятельности? Машины растут, а люди становятся менее компетентными — действительно ли это та цивилизация, которую мы хотим?
(Конец статьи)